Evaluación del equilibrio usando sensores inerciales

Ingeniería Biomédica

Ph.D. Pablo Eduardo Caicedo Rodríguez

2025-04-28

Algoritmo de procesamiento de señales inerciales

Introducción

Adquisición de datos

  • Se utilizó el sensor XSens MTw Awinda [1].
  • Se adquirieron datos de aceleración, giroscopio y magnetómetro.
  • Se uso \(F_s = 100Hz\).
  • Los sensores capturan señales que representan el movimiento en su propio sistema de coordenadas [2].

Adquisición de datos

Datos adquiridos…

  • Protocolo de adquisición modificado [3]
  • Actividad con ojos abiertos (eye open), ojos cerrados (eye close) y tarea dual (dual task)

Preprocesamiento

Primer paso

  • Eliminación de datos no útiles.
  • Datos eliminados: datos na, columnas PacketCounter y SampleTimeFine
  • Creación de una columna Time en segundos.

Preprocesamiento

Segundo paso

  • Convertir ejes locales a globales. Utilizando el cuaternio generado por el XSens.
  • Calcular la magnitud del vector de aceleración global y la agregar al DataFrame.
  • Calcular la magnitud del vector de velocidad angular global y la agregar al DataFrame.
  • Seleccionar 20 segundos de información (eliminar información inicial y final)

Fusión sensorial

Algoritmo de Fusión

  • Se utiliza el algoritmo de la fusión de los datos de aceleración y giroscopio por defecto de XSens.
  • Se utiliza el algoritmo de eliminación de distorsión magnética desarrollado por XSens

Extracción de características

Métricas

  1. Raíz cuadrática media (RMS) de la magnitud de la aceleración o de la velocidad angular [4].
  2. Adaptación de la longitud de la trayectoria [3].
  3. Area de de la elipse de oscilación (ellipse sway area), típicamente cubriendo el 95% de los datos presentados.

Extraccio de características

Extracción de características

Romberg Ratio

  1. El test de Romberg es una prueba que se usa frecuentemente en la posturografía.
  2. Se basa en la evaluación del control postural bajo dos condiciones distintas: con visión (ojos abiertos) y sin visión (ojos cerrados).
  3. El índice o ratio de Romberg se calcula dividiendo el balanceo postural (postural sway) en la condición de ojos cerrados entre el balanceo postural en la condición de ojos abiertos.
  4. También se puede calcular dividiendo el balanceo postural (postural sway) en la condición de doble tarea entre el balanceo postural en la condición de ojos abiertos

Extracción de características

Eyes Open Eyes Close Dual Task Ratio Romberg 1 Ratio Romberg 2
RMS ACC X 2,83E-03 2,91E-03 2,89E-03 1,03 1,02
RMS ACC Y 6,82E-04 6,80E-03 6,79E-03 9,98 9,96
RMS ACC Z 5,74E-04 5,08E-04 4,98E-04 0,89 0,87
RMS GYR X 4,24E-07 3,52E-06 4,24E-07 8,29 1,00
RMS GYR X 1,02E-05 8,27E-06 1,16E-05 0,81 1,14
RMS GYR X 8,68E-08 6,18E-07 8,52E-07 7,12 9,82
PATH TRAJ 0,0025 0,0025 0,0031 1,00 1,24
AREA_ELIPSE_95% 5,61E-11 8,30E-11 6,55E-12 1,48 0,12

Extracción de características (propuesta)

(np.float64(2.7508740895910972), np.float64(3.6048069186140856), np.float64(1.434932874624913), np.float64(2.0295845733092643))

Referencias

[1]
M. Paulich, M. Schepers, N. Rudigkeit, y G. Bellusci, «Xsens MTw Awinda: Miniature Wireless Inertial-Magnetic Motion Tracker for Highly Accurate 3D Kinematic Applications».
[2]
D. H. Yoon, J.-H. Kim, K. Lee, J.-S. Cho, S.-H. Jang, y S.-U. Lee, «Inertial measurement unit sensor-based gait analysis in adults and older adults: A cross-sectional study», Gait & Posture, vol. 107, pp. 212-217, ene. 2024, doi: 10.1016/j.gaitpost.2023.10.006.
[3]
J. Zhou et al., «A novel smartphone App-based assessment of standing postural control: Demonstration of reliability and sensitivity to aging and task constraints», en 2020 IEEE International Conference on E-health Networking, Application & Services (HEALTHCOM), Shenzhen, China: IEEE, mar. 2021, pp. 1-6. doi: 10.1109/HEALTHCOM49281.2021.9398972.
[4]
M. Calcagni, P. Kosa, y B. Bielekova, «Smartphone postural sway and pronator drift tests as measures of neurological disability», BMC Neurol, vol. 25, n.º 1, p. 50, feb. 2025, doi: 10.1186/s12883-025-04038-2.